ИИ в инвестициях: как находить «края» там, где их не ждут

Конец 2025 года — странное время для инвестора. С одной стороны, у нас море данных, дешёвые вычисления и алгоритмическая торговля «в каждом утюге». С другой — ощущение, что рынки стали слишком эффективными, а понятные идеи «купил дёшево — продал дорого» размылись в конкуренции.

А теперь факт, который отрезвляет: даже на высококонкурентных рынках сохраняются систематические неэффективности, просто их сложнее увидеть и ещё сложнее стабильно монетизировать. Именно поэтому в нашей серии «Искусственный интеллект в финансовых инвестициях» я всё чаще свожу разговор к одной мысли: побеждает не тот, кто знает “интересную стратегию”, а тот, кто умеет строить процесс поиска, проверки и эксплуатации “краёв” (edges) на потоке.

Недавняя подборка квант‑материалов (про «края» в prediction markets, про глубокие латентные модели и про отбор акций на макрофакторах) отлично складывается в практическую картину: ИИ нужен не “для красоты”, а как двигатель, который системно находит неочевидные закономерности и управляет ими под риском и издержками.

Почему «края» всё ещё существуют — и почему руками их не удержать

Короткий ответ: «края» существуют из‑за ограничений людей, фрагментации площадок, задержек данных и институциональных правил; руками их сложно удержать из‑за скорости распада сигнала и роста конкуренции.

Если упростить, рынок «эффективен» не в среднем, а по конкретным сегментам, горизонтам и ограничениям. Там, где:

• данные поступают неравномерно (разные источники, задержки, качество),
• ликвидность неоднородна,
• участники по-разному интерпретируют события,
• есть операционные фрикции (комиссии, лимиты, правила),

— возникают повторяющиеся перекосы. Их и называют систематическими «краями».

Проблема в другом: срок жизни альфы сокращается. Как только идея становится публичной и простой в реализации, она быстро превращается в «налог на наивность» — сначала для поздних последователей, а потом исчезает вовсе. Здесь ИИ полезен не магией, а тем, что:

1. быстрее генерирует гипотезы,
2. точнее отделяет сигнал от шума,
3. помогает автоматизировать контроль рисков и издержек,
4. позволяет “переобучать” стратегию по мере изменения режима рынка.

Prediction markets: лаборатория неэффективностей, где ИИ особенно уместен

Короткий ответ: prediction markets часто эффективны в агрегировании информации, но из‑за фрагментации и поведенческих перекосов оставляют арбитражные и микроструктурные возможности — ИИ помогает находить их быстрее и безопаснее.

В prediction markets (рынках прогнозов) контракты «цена = вероятность события» звучат как мечта: коллективный интеллект, чистая статистика, минимальная фундаментальная неопределённость. Но на практике именно там регулярно проявляются систематические отклонения.

Где прячется альфа: межрыночный и внутрыночный арбитраж

Короткий ответ: «края» возникают, когда одно и то же событие оценивается по-разному на разных площадках или внутри одной площадки в разных инструментах/сроках.

Типовые источники возможностей:

• Межрыночный арбитраж: одинаковое событие торгуется на разных платформах с разными ценами из‑за разной аудитории, ликвидности и задержек.
• Внутрыночные несогласованности: контракты, логически связанные (например, взаимоисключающие исходы), иногда формируют «дыру» в вероятностях.

ИИ здесь полезен как детектор несогласованностей. Хороший пайплайн выглядит так:

1. нормализовать формулировки событий (NLP/семантическое сопоставление),
2. приводить контракты к единому представлению вероятностей,
3. учитывать комиссии, лимиты, скорость исполнения,
4. запускать мониторинг аномалий в реальном времени.

«Ставить на толпу» — недостаточно: нужен контроль режима

Короткий ответ: prediction markets меняют поведение вблизи события и на новостях, поэтому стратегия обязана учитывать режимы ликвидности и волатильности.

Частая ошибка — строить модель, которая хорошо работает в среднем, но ломается:

• в последние 24–72 часа перед событием (резкие перетоки ликвидности),
• на выходе неожиданной новости,
• при «инфопузыре» вокруг популярных тем.

В реальных системах я бы закладывал как минимум:

• детектор смены режима (например, по росту спредов/объёма/частоте сделок),
• ограничения на размер позиции в низкой ликвидности,
• стоп‑условия по ухудшению исполнения (slippage).

Глубокие латентные модели: зачем инвестору “скрытые факторы”

Короткий ответ: латентные модели сжимают рыночные признаки в компактные «скрытые» представления, которые часто лучше объясняют поведение цены, чем сырые данные.

Кванты давно используют PCA/SVD — это классика факторного анализа. Но современные deep latent variable models делают шаг дальше: они умеют извлекать нелинейные и контекстные факторы, особенно когда данных много и они разнородны.

Практический смысл: из шума — в устойчивые признаки

Короткий ответ: латентный вектор z помогает модели «понимать контекст рынка» и строить более устойчивые прогнозы.

Пример из жизни инвестиционного пайплайна:

• У вас есть десятки сигналов: объём, волатильность, новости, ставки, сырьё, валюты, сезонность.
• По отдельности они шумные.
• Латентная модель может собрать их в 5–20 скрытых факторов (например, «риск‑он/риск‑офф», «инфляционный импульс», «кредитное сжатие»), которые лучше связаны с доходностью.

Важный плюс для LEADS‑логики (и вообще для бизнеса): латентные признаки можно использовать не только для прогнозов, но и для сегментации рынка — когда стратегия включается/выключается, какие лимиты ставить, где ожидать ухудшения исполнения.

Как не попасть в ловушку «красивой нейросети»

Короткий ответ: латентные модели обязаны проходить проверку на стабильность, интерпретируемость на уровне поведения и честный бэктест с издержками.

Если модель даёт отличную метрику в обучении — это ничего не значит. Я бы требовал:

• walk‑forward валидацию (не один “идеальный” период),
• стресс‑проверки на смену режима,
• оценку PnL после комиссий и проскальзывания,
• контроль утечек данных (особенно в новостных признаках).

Отбор акций по макрофакторам: где ИИ реально экономит время

Короткий ответ: макрофакторы полезны, потому что компании по-разному реагируют на один и тот же макротренд; ИИ ускоряет оценку этой чувствительности и обновляет её по мере изменения экономики.

Идея проста: прибыльность и мультипликаторы компаний зависят от инфляции, ставок, курса, сырья, спроса, кредитных условий. Но важна не сама макростатистика, а разница в чувствительности.

Модель «чувствительности» вместо прогнозов экономики

Короткий ответ: выгоднее моделировать, как конкретная акция ведёт себя при изменении факторов, чем пытаться точно предсказать ВВП/инфляцию.

Рабочая конструкция:

1. выбираем набор макрофакторов (ставки, инфляция, кредитные спрэды, сырьё, FX),
2. оцениваем, как доходность акции относительно рынка реагирует на факторы,
3. строим скоринг и формируем портфель.

ИИ добавляет силу в двух местах:

• нелинейности и взаимодействия факторов (например, ставка важна только при определённом уровне инфляции),
• адаптация коэффициентов во времени (экономика меняется — «беты» дрейфуют).

5 практических правил, чтобы макро‑отбор не превратился в гадание

1. Начинайте с малого набора факторов (3–7), иначе получите подгонку.
2. Оценивайте относительную доходность, а не абсолютную — так меньше рыночного шума.
3. Разделяйте сигнал и исполнение: хорошая модель не спасёт от плохой ликвидности.
4. Следите за стабильностью “беты”: если чувствительность скачет, стратегия должна снижать риск.
5. Держите портфельные ограничения (сектор, страна, капитализация), чтобы не «случайно» собрать один скрытый риск.

3 ИИ‑стратегии, которые чаще всего дают результат (а не презентацию)

Короткий ответ: на практике выигрывают стратегии “по процессу”: автоматический поиск неэффективностей, умная нормализация данных и риск‑контроль, завязанный на режим.

1) Автоматический скрининг неэффективностей и арбитражных связей

ИИ хорош там, где много сущностей и связей: события, контракты, площадки, сроки, ограничения. Нужны:

• граф зависимостей (логические связи исходов),
• NLP‑сопоставление смыслов,
• алерты на несогласованности вероятностей.

2) Латентные признаки для “режимного переключателя”

Одна из самых полезных вещей, которые я видел в продакшене: модель, которая не «предсказывает цену», а отвечает на вопрос:

«Этот рынок сейчас торгуется как трендовый, новостной или затухающий?»

Дальше меняются лимиты, частота сделок, допустимый риск и даже набор активных стратегий.

3) Контур контроля издержек как часть модели

Если издержки не встроены в оптимизацию, PnL будет красивым только в Excel. Практика:

• модель прогнозирует не только ожидаемую доходность, но и ожидаемое проскальзывание,
• оптимизатор балансирует ожидаемая доходность – издержки – риск.

Что делать инвестору и управляющему в 2026: простой план на 30 дней

Короткий ответ: за месяц можно собрать прототип ИИ‑контура: данные → гипотезы → бэктест → риск → мониторинг.

1. Неделя 1: зафиксируйте вселенную (рынок/акции/события), соберите данные и правила очистки.
2. Неделя 2: сделайте 10–20 гипотез (макро‑чувствительности, арбитражные связи, режимные фильтры) и задайте критерии провала.
3. Неделя 3: честный бэктест с издержками и walk‑forward.
4. Неделя 4: мониторинг: метрики деградации, лимиты, алерты на смену режима.

Если вы управляете капиталом, этот план даёт главное: контролируемый цикл улучшений, а не «раз в полгода переписали модель и молимся».

Финальная мысль для серии «ИИ в финансовых инвестициях»

ИИ в инвестициях ценен не тем, что «угадывает рынок». Его настоящая сила — в дисциплине и скорости научного метода: находить неэффективности, проверять их без самообмана и исполнять с учётом реальных ограничений.

Prediction markets показывают, что даже там, где цена — это вроде бы «вероятность», остаются систематические перекосы. Латентные модели напоминают: часть рынка живёт в скрытых факторах, которые не видны в сырых признаках. Макрофакторы в отборе акций доказывают: экономика не обязана быть предсказанной, чтобы быть использованной.

Если вы хотите построить ИИ‑контур для поиска и эксплуатации «краёв» — от данных до мониторинга стратегии — начните с малого прототипа и чётких критериев качества. А дальше вопрос, который определит ваш 2026 год: вы будете ждать, пока “края” исчезнут, или научитесь находить новые быстрее рынка?